基于人工神經網絡的非正弦功率計量研究.pdf

1、自20世紀80年代以來，非線性負荷的增多使得電網的波形畸變日趨嚴重。傳統(tǒng)的功率計量理論只適用于正弦電路，對非正弦電路的功率，未進行定義；而目前的計量方法對非正弦情況也缺乏有效的手段。因此，迫切需要對非正弦功率計量進行研究。 本文首先對典型的諧波源進行建模。本文收集了電力機車和礦山提升機相關資料，進行了實際測試。在對諧波的測試數據進一步的分析計算后，建立了諧波源的主導參數模型。 目前非正弦功率理論的研究較多，對單相、多相，

2、正弦、非正弦等情況有各自的定義方法。本文對各方法進一步歸納后，建立了廣義功率理論的更一般方法。分析說明，積分周期可變的廣義功率方法可適用于單相、多相，正弦、非正弦，瞬時、平均值各種情況。 采用線性Adaline神經網絡，實現(xiàn)了有/無功電流的分解。對神經網絡的主要學習算法進行了對比實驗。選擇了擬牛頓法進行學習，其效果用實驗進行了驗證。為進一步驗證效果，本文方法與小波方法進行了對比，本文方法有較好的實時性和較高的準確性。 在